Wednesday Insights

구글 리서치 2024 논문으로 알아보는 VR/AI분야의 최신 HCI연구

VR환경에서 작업 효율성 극대화, XR 환경에서 자유로운 정보 이동성, 인간적인 요소가 AI신뢰도에 미치는 영향, 신뢰가 AI와의 협업에 미치는 영향

2024.08.21 | 조회 869 |
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inspireX

매주 월/수요일, 한주간 생각해볼 만한 IT/UX 이야기를 전달해드립니다.

🧐 Summary

1️⃣ VR환경에서 생산성을 높이기 위해서는 외부 방해를 관리하고 중단할 수 있는 기능이 중요합니다.

2️⃣ XR환경에서는 다양한 요소들의 정보 이동성을 높이는 것이 중요합니다.

3️⃣ 사람들은 인간처럼 느껴지는 AI를 더 신뢰합니다.

4️⃣ 사용자들이 AI를 얼마나 신뢰하느냐가 큰 영향을 미칩니다.


안녕하세요 구독자님, 오늘은 구글 리서치에서는 VR/XR, AI분야에서 어떤 HCI 연구를 진행하고 있는지 알아보겠습니다. 같은 주제라도해도 각 연구기관마다 주제를 보는 시각이 다르죠. 구글 리서치에서는 가상환경에서 생산성과 AI 신뢰도에 대한 연구가 진행중인데요, 그 중 4개의 논문을 뽑아봤습니다 [1,2,3,4]. 어떤 내용인지 같이 볼까요.

Image :Google research
Image :Google research

가상환경에서의 생산성

VR환경에서 작업 효율성 극대화

Guidelines for Productivity in Virtual Reality

이 연구는 가상 현실(VR)이 일할 때 얼마나 유용할 수 있는지를 분석했습니다. 

1. 멀티태스킹과 집중력 향상: VR은 여러 작업을 동시에 처리하거나 집중해야 할 때 아주 유용해요. VR 안에서는 넓은 화면을 활용해서 여러 가지 작업을 한 번에 볼 수 있기 때문이죠.

2. 중단 및 전환 관리: VR에서 일할 때 외부에서 방해가 들어오는 경우가 많을 수 있기 때문에 이런 중단을 잘 관리할 수 있는 기능이 필요해요. 예를 들어, 현실과 가상 세계를 쉽게 왔다갔다하는 기능이 도움이 될 수 있어요.

3. 상호 운용성: VR이 기존 컴퓨터나 다른 장치와 잘 연결되어야 해요. 일하다가 VR에서 컴퓨터로, 또는 반대로 쉽게 전환할 수 있어야 합니다.

4. 입력 시스템: VR에서 사용하는 입력 도구들은 사용하기 쉽고 효율적이어야 해요. 예를 들어, 손 제스처나 음성 명령 같은 다양한 입력 방법이 잘 작동해야 합니다.

이 연구는 VR이 우리의 작업을 더 효율적으로 만들 수 있는 방법을 제시하고 있어요.

 

XR 환경에서 자유로운 정보 이동성

UI Mobility Control in XR: Switching UI Positionings between Static, Dynamic, and Self Entities

이 연구는 가상 현실(XR)에서 사용자 인터페이스(UI)가 고정된 위치(벽, 책상 등), 움직이는 대상(사람, 동물 등), 그리고 사용자의 몸 사이를 자유롭게 이동할 수 있도록 하는 방법을 알아봤어요. XR 환경에서 우리가 화면에서 보이는 정보를 마음대로 옮길 수 있게 만드는 기술을 연구했습니다.

1. UI 이동성을 높이는 새로운 기술 개발: 연구진은 FingerSwitches라는 새로운 기술을 개발했어요. 이 기술을 사용하면, 손가락 제스처와 눈으로 보는 방향을 사용해 UI를 내가 원하는 위치로 쉽게 옮길 수 있어요. 예를 들어, 벽에 있는 온도 조절기를 내 손으로 가져와서 바로 조작할 수 있게 하는 거죠. 

2. 사용자들의 인식: 이 기술을 사용해본 사람들은 특히 화면에서 멀리 있는 정보를 자기 앞에 가까이 가져오는 기능이 아주 유용하다고 느꼈어요. 그리고 움직이는 사람이나 물체와 정보를 공유할 때도 이 기술이 아주 유용하다고 생각했어요. 하지만, 일부 사용자들은 너무 많은 정보가 이동할 수 있으면 오히려 산만해질 수 있다고 걱정하기도 했어요.

연구팀은 상업적으로 사용되고 있는 XR 앱들을 조사했는데, 대부분의 앱이 이런 UI 이동 기능을 아직 사용하지 않고 있었다고 합니다 (UI 이동 제어를 지원하는 앱은 6.2%). 그래서 이 연구는 XR 환경에서 우리가 정보와 상호작용하는 방식을 한층 더 자유롭고 편리하게 만들어 줄 수 있는 가능성을 보여줬다는 점에서 의미가 있어요.


AI 신뢰도

인간적인 요소가 AI신뢰도에 미치는 영향

Believing Anthropomorphism: Examining the Role of Anthropomorphic Cues on Trust in Large Language Models

이 연구는 사용자가 대화형 AI 모델(ChatGPT, Google Bard)과 상호작용할 때, 인간처럼 보이도록 설계된 요소들이 신뢰에 어떤 영향을 미치는지 분석했습니다.

1. 다양한 상호작용 방법: 사람들이 AI와 대화할 때 AI가 음성이나 텍스트를 함께 사용하면, AI를 더 인간처럼 느껴서 정보 정확성에 대한 신뢰가 높아졌어요

2. 1인칭 대명사 사용: AI가 "나(I)" 같은 1인칭 대명사를 쓰면, 사람들이 그 AI가 제공하는 정보를 더 정확하고 안전하게 느끼는 경향이 있었어요.

3. 사용 맥락에 따른 차이: 이러한 효과는 모든 상황에서 동일하게 나타나지 않았어요. 상호작용의 맥락에 따라 AI 신뢰도가 다르게 나타날 수 있습니다.

이 연구는 사람들이 인간처럼 느껴지는 AI를 더 신뢰한다는 걸 보여줍니다.

 

신뢰가 AI와의 협업에 미치는 영향

Take It, Leave It, or Fix It: Measuring Productivity and Trust in Human-AI Collaboration

이 연구에서는 사람들이 AI 도구인 Bard를 사용했을 때 작업 성과가 어떻게 달라지는지 분석했어요.

1. AI가 작업에 미치는 영향:초보자들이 AI의 도움을 받으면 작업 성과가 더 좋아졌지만, 전문가들은 AI를 덜 신뢰해서 작업 성과에 큰 차이가 없었어요. 

2. AI 사용 시간: 사람들은 AI를 사용하면서 작업을 더 빨리 끝낸다고 느꼈지만 실제로는 더 오래 걸렸습니다. AI가 답변을 줄 때까지 기다리거나, AI와 추가적인 상호작용을 하느라 시간이 더 걸렸기 때문이죠.

3. 사용자 만족도: 사람들은 AI를 사용하면서 더 생산적이라고 느꼈지만, 이것이 더 만족스럽거나 덜 스트레스를 받는다는 의미는 아니었어요. AI가 틀린 답을 주기도 하고, 그로 인해 더 좌절감을 느낄 수도 있었어요.

4. 신뢰와 의존: 사람들은 시간이 지나면서 AI에 더 많이 의존하게 되었지만, AI에 대한 신뢰는 줄어들었어요. 특히 전문가들은 AI를 덜 신뢰하는 경향이 있었는데, 이런 경향이 때로는 성과에 안 좋은 영향을 미쳤어요.

5. 전문가들의 AI 불신: 전문가들은 초보자들보다 AI를 덜 신뢰했고, 그래서 AI의 도움을 받지 않으려 했어요. 이게 가끔은 더 나은 성과를 내는데 방해가 되기도 했어요. 전문가들은 AI의 결과를 거부하고, 대신 전통적인 방법으로 문제를 해결하려고 했습니다.

이 연구는 AI가 항상 좋은 결과를 보장하지는 않는다는 걸 보여줍니다. AI를 어떻게 사용하느냐에 따라 성과가 달라질 수 있고, 특히 사용자들이 AI를 얼마나 신뢰하느냐가 큰 영향을 미친다는 거죠. 


지난번에 뉴스레터에서 소개해드렸던 창의성 연구 결과에서도, 구글 리서치의 AI활용 결과에서도 AI활용은 전문가보다는 초보자들에게 그 효과가 크게 나타나는 것을 알 수 있어요. UX디자인을 할 때, 사용자의 전문성에 따라 AI활용 효과가 달라질 수 있다는 점을 꼭 고려해야겠죠.

가상환경에 대한 연구의 핵심은 이동성인 것 같아요. 실제 세계와 AR, VR, XR 등 다양한 세계를 쉽게 이동하면서도 각 세계에서 진행하고 있는 일들에 온전히 집중할 수 있게 디자인 하는 것. 그리고 각 세계 안에 있는 요소들을 나를 중심로 간편하게 재배치 할 수 있는 것. 몰입과 연결은 주제가 바뀌어도 UX디자이너들의 영원한 숙제네요.

이번 뉴스레터가 여러분들의 생각에 새로운 방향이 되었기를 바라면서, 우리는 다음주 월요일에 만나요!


Reference

[1] https://research.google/pubs/guidelines-for-productivity-in-virtual-reality/

[2]https://research.google/pubs/ui-mobility-control-in-xr-switching-ui-positionings-between-static-dynamic-and-self-entities/

[3]https://research.google/pubs/believing-anthropomorphism-examining-the-role-of-anthropomorphic-cues-on-user-trust-in-large-language-models/

[4] https://research.google/pubs/take-it-leave-it-or-fix-it-measuring-productivity-and-trust-in-human-ai-collaboration/

 

 

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